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　　1、船舶的种类可分为货轮、油轮、渔船等，它们在海上环境中具有多样性，增加了图像识别和检索的复杂性。现有的图像检索技术主要包括以下几种。方法一：基于手工特征提取的方法，如sift（scale-invariant feature transform）、surf（speeded-up robustfeatures）等特征检测算法，这些方法通过提取关键点特征来进行图像匹配；方法二：基于深度学习的卷积神经网络（cnn）方法，利用深度学习模型自动提取图像的深度特征，实现更高精度的图像检索；方法三：基于哈希编码的图像检索技术，通过将图像特征压缩为低维的哈希码，实现快速、高效的检索。但这些方法都具有一些缺陷。

　　4、关于方法三，基于传统哈希编码的图像检索技术在多个方面存在不足。首先，传统哈希编码方法依赖于手工特征或浅层特征变换，无法有效捕捉图像中的复杂特征，导致图像检索的精度较低；其次，传统哈希编码是静态的，生成的哈希码无法根据数据的变化进行调整，缺乏适应性，难以应对不同场景和数据的变化；此外，传统哈希编码在面对高维数据时存在信息丢失严重的问题，导致检索精度不高，这些不足反映了传统哈希编码技术在面对复杂海上环境中船舶多样性和动态环境时的局限性；最后，传统深度哈希网络由于具有灾难性遗忘问题，在每次新数据到来的时候都需要重新训练所有的历史数据，数据量大了过后，会有严重的计算负担。

　　5、vision transformer（（vit）是一种基于transformer的图像分类模型，主要包括三个部分：图像特征嵌入模块、transformer编码器模块和mlp分类模块。图像特征嵌入模块将输入的图像分割成固定大小的块（patches），然后将这些patches展平为一系列的向量。transformer编码器模块包含多个编码器层，每个编码器层包含多头自注意力子层和前馈神经网络子层。在vit模型中，图像特征嵌入模块、transformer编码器模块主要用于特征提取，故统称为vit特征提取模块。

　　41、后续不断的收集船舶图像，定期构成船舶图像数据库，例如后续第1次、第2次采集的船舶图像数据库标记为d1、d2，多次构造的船舶图像数据库形成数据流d={d1,d2,…,dt}，再基于数据流结合样本增量学习提出了一种动态哈希码生成与更新机制，在有新的数据库/数据流输入时，通过更新动态哈希编码时的权重矩阵和偏置矩阵，对新的样本重新编码。由于每有数据库输入时，都会更新上述两个矩阵，故每个数据库中样本的编码方式是不同的，形成了一种动态编码的方式，具体的：

　　43、（2）当有新数据库到来时，原有的哈希函数可能不再适用于新的样本，这会导致哈希冲突增加、检索精度下降等问题。为了解决这一问题，本发明引入了动态哈希码更新机制，在更新哈希函数的同时，尽可能保持旧数据的哈希码不变，减少对已有索引结构的影响，同时使新的哈希函数能够有效区分新数据中的相似和不相似样本。动态哈希函数函数更新方法分为以下几个步骤：首先，为了保持旧数据的哈希码稳定，对于旧数据库中样本xi，希望更新后的哈希码与原有哈希码尽可能一致，因此设计代价函数，同时为了适应新数据库中样本xj的哈希码学习，使用哈希码对比损失，确保相似性关系在哈希空间中保持，设计哈希对比损失lhash，作用是最小化相似样本之间的哈希码距离，最大化不相似样本之间的距离。lhash中的γ用于权衡新数据适应性和旧数据稳定性。综上，对于lstability，表示确保将采样得到的旧数据样本在前后两次模型输出的哈希码尽可能保持一致；对于lhash，表示确保将相似图像的哈希码拉近、不相似图像的哈希码推远，从而生成区分度较高的哈希码。